20191019——深度学习介绍
Tensor Flow 框架介绍
介绍Tensor Flow框架使用
数据提取，神经网络
卷积神经网络
机器学习的特征工程是要靠手动完成的，而且需要大量的领域知识
深度学习通常由多个层表示，他们通常将简单的模型组合在一起，将数据从一层传递到另一层来构建复杂的模型，通过大量的训练数据自动得出模型，不需要人工提取环节
深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分，因此，减少了为了每个问题开发新特征的提取器的任务，适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言处理部分。
机器学习需要的时间，远少于深度学习
深度学习的主要应用场景